知識科学とAIを両方の知識なしで組み合わせる方法（高度なアイデアと設備）

マーケティング担当者であれば、選択肢の生成や戦略策定におけるデータの価値に気づいたことがあるでしょう。 また、手動で情報を収集して報告するという作業に行き詰まっていることにうんざりしている可能性も高くなります。

情報科学はインターネット マーケティングの世界にとって不可欠ですが、時間は資金です。ビッグ データセットの処理に費やした時間は、記事の宣伝など、他の仕事に費やすことができます。

幸いなことに、合成知能はさまざまな手法でデータ サイエンスと融合することができ、情報レポートなどの重要な手法を無視することなく、マーケターとしての仕事の複雑さを軽減できます。

ファクトサイエンスとAIに関するリンクと、詳細評価の能力段階に関係なくマーケターとして使用できるツールを見ていきます。

知識科学と合成知能の間のバリエーション

詳細科学とは、大量のデータを分析、処理、解釈して結論を​​導き出すことを表す包括的な表現です。

合成知能は、一般的に人間の知性と識別力を必要とするタスクをコンピューターまたはロボットが実行する主題です。

情報科学と合成知能は独特の分野ですが、一般に業務の合理化、効率の改善、困難への対処、効率の向上を目的として組み込まれています。

場合によっては、AI は通常、デバイスが研究して改善できるように、情報を調査、クリア、フィードするために情報研究者に依存します。 そうは言っても、情報科学は個人情報を分析して明確なデータセットを作成できるため、AI への依存度ははるかに低くなります。

それにもかかわらず、AI は、典型的な知識科学戦略では達成できない方法で事実からデータを抽出できます。 これは特に、ビデオクリップや大量の知識などの豊富な情報の状況に当てはまります。

情報科学における AI の図解

以下に、詳細科学の世界における AI のいくつかの図を示します。

測量図作成における AI

視聴者や消費者に関する知識や情報を収集するためにアンケートを使用することがよくあり、調査手順の多くの領域を自動化するために AI が通常活用されます。

AI 調査により、詳細の入力や研究レポートの調査などの作業における人間の介入の必要性が軽減されます。

AI を活用して調査の起草と実施を行うことで、組織はネット タイプやチャットボットなどの多くのチャネルから定期的に回答を取得できるようになります。

そこから、AI は主に事前に決定された条件に基づいて事実を分類し、パターンと展開を分析し、その結果に応じたレポートを手動で実行する場合よりもはるかに迅速に作成できます。

知識の選択における AI

AI が一般的に詳細な選択で機能する方法の 1 つは、Web サイトのスクレイピングです。これには、自動化されたボットまたはスクリプトを適用して Web サイトから事実を抽出することが含まれます。 AI により、これらのボットは知識内のパターンと洞察を迅速かつ効果的に特定できるようになります。

変革において、企業は自社の製品、サービス、マーケティングや広告の手法についてデータに基づいた選択を行うことができます。

AI による情報の選択は、Web サイト上で個人に合わせた追加の知識を提供するのにも役立ちます。 AI は消費者の行動や好みに関する知識を収集し、顧客一人ひとりに合わせてカスタマイズされた商品や記事を推奨します。

パーソナライズされたエクスペリエンスにより、コンバージョンとエンゲージメントの可能性が高まります。 この方法は一般的であり、電子商取引 Web サイトにとって価値があります。

多くの電子商取引 Web サイトは AI を使用して顧客の行動に関するデータを取得および評価し、そのデータを使用してパーソナライズされた製品やサービスの推奨事項、またはターゲットを絞ったキャンペーンを提供しています。

AIを活用したアプリケーションの詳細

ここでは、長期的なタスクに活用できる詳細を収集して調査するための有益な AI ツールをいくつか紹介します。

1.タブロー

この分析および情報視覚化ツールにより、消費者は自分の知識と対話できるようになり、コーディングや遭遇の詳細を調べる必要が最小限または全くない場合には、優れたプラットフォームとなります。

Tableau を使用すると、デスクトップと携帯電話のプラットフォーム全体でエクスペリエンスを作成し、共有できます。

Tableau は、複雑な計算、ダッシュボード、情報ブレンディングもサポートしており、複数のリソースからのデータを 1 つの便利なデータセットにまとめます。

2. GitHub コパイロット

GitHub Copilot は、コーダーにオートコンプリート戦略を提供するプログラミング アシスタントです。 ビルダーは、コードを作成したり、Copilot に何をさせたいかを伝える基本的な完全自然言語プロンプトを利用したりして、GitHub Copilot を使用できます。

データ リソースは多くのコーディング業務を行うことができ、Python、Go、JavaScript などの多くのコーディング言語に精通しています。 改良されても、それを使用するためにコードの作成方法を知る必要はありません。

3. チャットスポット

ChatSpot は HubSpot の会話型 CRM ボットで、収入、広告、企業業界の専門家が HubSpot に接続して生産性を向上させ、特有の手順 (ナレッジ レポート) を合理化できます。

専門家はチャットベースの指示を使用して、ChatSpot にエクスペリエンスを取得し、新しいセグメントを生成し、見込み客を管理するように指示できます。

4.マイクロソフト電力BI

Microsoft の組織インテリジェンス プラットフォームを使用すると、エンド ユーザーは情報を入力および視覚化して洞察を得ることができます。 エンドユーザーは、ほぼすべてのリソースからファクトをインポートし、ダッシュボードとレポートを即座に作成できます。

さらに、Microsoft Power BI を使用すると、エンド ユーザーが機器を理解するスタイルを構築し、他の AI 主導のオプションを使用して情報を確認できるようになります。

5. アクキオ

Akkio のエンタープライズ分析および予測機器は、エンドユーザーが情報を調べて機会の結果を予測するのに役立ちます。 このツールは初心者向けであり、収益、広告とマーケティング、予測検査に特に役立ちます。

Akkio を使用すると、データセットをアップロードして、予測する変数を決定できます。これにより、Akkio はその変数全体にわたるニューラル コミュニティを開発できます。

適切な機器の選び方

知識の収集、規制、評価を支援する理想的な AI ツールを見つけることは複雑な場合がありますが、不可能ではありません。 今後のデータ サイエンスの取り組みに最も効果的な手段を見つけるには、自分の能力と好みを評価する必要があります。

知識の行動方針のどの側面を合理化または改善したいと考えているかを尋ねてください。 あなたはレポートやコーディングに関してどの程度熟練していますか? あなたの才能の程度は何ですか？

たとえば、Python などのプログラミング言語をよく使用する場合は、この言語と互換性のあるツールを入手したいと思うでしょう。 現時点で Microsoft や HubSpot などの機器を使用している場合は、互換性のあるアプリケーションまたは組み込まれたアプリケーションを入手してください。

マーケティングや広告、収益に関する取り組みに AI を使用するのに、科学者や熟練したプログラマーである必要はありません。 必要なのは、情報とニーズを適切に形づくる適切なアプリケーションだけです。